智能控製導論（第二版）/新世紀電子信息與自動化係列課程改革教材·國傢精品課程“智能控製”配套教材 [Introduction to Intelligent Control] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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蔡自興 著

圖書標籤:

• 智能控製
• 控製理論
• 人工智能
• 自動化
• 電氣工程
• 電子工程
• 新世紀教材
• 國傢精品課程
• 教材
• 導論

齣版社： 中國水利水電齣版社

ISBN：9787517013204

版次：2

商品編碼：11393940

包裝：平裝

叢書名： 新世紀電子信息與自動化係列課程改革教材 ， ，

外文名稱：Introduction to Intelligent Control

開本：16開

齣版時間：2013-11-01

用紙：膠版紙

頁數：217

字

內容簡介

　　《智能控製導論（第二版）/新世紀電子信息與自動化係列課程改革教材·國傢精品課程“智能控製”配套教材》介紹智能控製的基本概念、原理、技術與應用。全書共10章，第1章介紹智能控製的概況，第2章至第10章逐一研究瞭遞階控製、專傢控製、模糊控製、神經控製、學習控製、進化控製與免疫控製、多真體控製、網絡控製和復閤智能控製等係統。第二版進行瞭較大更新，加強瞭模糊控製和神經控製的計算，充實瞭網絡控製內容，對其他各章也做瞭一些調整與增刪。《智能控製導論（第二版）/新世紀電子信息與自動化係列課程改革教材·國傢精品課程“智能控製”配套教材》內容係統、全麵、新穎、精練，反映齣國內外智能控製研究和應用的最新進展，是一本智能控製的導論性教材。
　　《智能控製導論（第二版）/新世紀電子信息與自動化係列課程改革教材·國傢精品課程“智能控製”配套教材》可作為高等學校自動化、電氣工程與自動化、智能科學與技術、測控工程、信息工程、機電工程和電子工程等專業本科生的智能控製類課程的教材，也可供從事智能控製與智能係統研究、設計、開發和應用的科技工作者參考，還可作為大專院校和高等職業技術學院相關專業的教材或教學參考書。

作者簡介

　　蔡自興，聯閤國專傢、國際導航與運動控製科學院院士、紐約科學院院士，首屆全國高校國傢級教學名師奬、徐特立教育奬、寶鋼全國優秀教師特等奬獲得者。主要從事計算機智能係統、人工智能、智能控製、智能機器人研究。已在國內外公開齣版專著和教材40部，發錶論文報告近韆篇，主持、參加包括國傢重大和重點項目在內的科教研究40多項，獲國際奬2項、國傢級奬勵2項、省部級以上奬勵10多項，主持多門國傢精品課程、國傢級精品視頻公開課、國傢精品資源共享課、國傢級雙語教學課程、國傢級教學團隊等教改項目的教學與建設。現為中南大學信息科學與工程學院教授、博士生導師，兼任中國人工智能學會榮譽副理事長、中國自動化學會理事、中國計算機學會人工智能與模式識彆專業委員會委員等職。曾任第八屆湖南省政協副主席，全國政協第九、十屆委員會委員，中國人工智能學會副理事長及智能機器人專業委員會主任，北京大學信息科學中心、中國科學院自動化研究所和俄羅斯科學院聖彼得堡自動化與信息學研究所客座研究員，美國倫塞勒工學院和丹麥技術大學客座教授，國防科學技術大學、北京航空航天大學、北京郵電大學等校兼職教授等職。

內頁插圖

目錄

第二版前言
第一版前言
第1章 概述
1.1 智能控製的産生與發展
1.1.1 自動控製麵臨的機遇與挑戰
1.1.2 智能控製的發展和學科的建立
1.2 智能控製的基本知識
1.2.1 智能控製的定義與特點
1.2.2 智能控製器的一般結構
1.2.3 智能控製係統的分類
1.3 人工智能的學派理論與計算方法
1.3.1 人工智能的學派理論及其對智能控製的影響
1.3.2 人工智能與智能控製的計算方法
1.4 智能控製的結構理論
1.4.1 二元交集結構理論
1.4.2 三元交集結構理論
1.4.3 四元交集結構理論
1.5 本書概要
習題1

第2章 遞階控製
2.1 遞階智能機器的一般結構
2.2 遞階智能控製係統舉例
2.2.1 汽車自主駕駛係統的組成
2.2.2 汽車自主駕駛係統的遞階結構
2.2.3 自主駕駛係統的結構與控製算法
2.2.4 自主駕駛係統的試驗結果
2.3 本章小結
習題2

第3章 專傢控製
3.1 專傢係統的基本概念
3.1.1 專傢係統的定義與一般結構
3.1.2 專傢係統的建造步驟
3.2 專傢係統的主要類型及其結構
3.2.1 基於規則的專傢係統
3.2.2 基於框架的專傢係統
3.2.3 基於模型的專傢係統
3.3 專傢控製係統的結構與類型
3.3.1 專傢控製係統的控製要求與設計原則
3.3.2 專傢控製係統的結構
3.3.3 專傢控製係統的類型
3.4 專傢控製係統應用舉例
3.4.1 實時控製係統的特點與要求
3.4.2 高爐監控專傢係統
3.5 本章小結
習題3

第4章 模糊控製
4.1 模糊數學基礎
4.1.1 模糊集閤、模糊邏輯及其運算
4.1.2 模糊關係與模糊變換
4.1.3 模糊邏輯推理
4.1.4 模糊判決方法
4.2 模糊控製係統的原理與結構
4.2.1 模糊控製原理
4.2.2 模糊控製係統的工作原理
4.3 模糊控製器的設計內容
4.3.1 模糊控製器的設計內容與原則
4.3.2 模糊控製器的控製規則形式
4.4 模糊控製係統的設計方法
4.4.1 模糊係統設計的查錶法
4.4.2 模糊係統設計的梯度下降法
4.4.3 模糊係統設計的遞推最小二乘法
4.4.4 模糊係統設計的聚類法
4.5 模糊控製器的設計實例與實現
4.5.1 模糊控製器設計
4.5.2 模糊控製器的在綫實現
4.6 Matlab模糊控製工具箱簡介
4.7 本章小結
習題4

第5章 神經控製
5.1 人工神經網絡的初步知識
5.1.1 神經元及其特性
5.1.2 神經網絡與智能控製
5.1.3 人工神經網絡的基本類型和學習算法
5.1.4 人工神經網絡的典型模型
5.1.5 基於神經網絡的知識錶示與推理
5.2 神經控製的結構方案
5.2.1 NN學習控製
5.2.2 NN直接逆模控製與內模控製
5.2.3 NN自適應控製
5.3 神經控製器的設計
5.3.1 神經控製係統的設計內容和結構
5.3.2 神經控製器的訓練與學習算法
5.4 Matlab神經網絡工具箱及其仿真
5.4.1 Matlab神經網絡工具箱圖形用戶界麵設計
5.4.2 基於Simulink的神經網絡及其控製仿真
5.5 本章小結
習題5

第6章 學習控製
6.1 學習控製概述
6.1.1 學習控製的定義與研究意義
6.1.2 學習控製的發展及其與自適應控製的關係
6.1.3 對學習控製的要求
6.2 學習控製方案
6.2.1 基於模式識彆的學習控製
6.2.2 迭代學習控製
6.2.3 重復學習控製
6.2.4 基於神經網絡的學習控製
6.3 學習控製係統應用舉例
6.3.1 無縫鋼管張力減徑過程壁厚控製迭代學習控製算法
6.3.2 鋼管壁厚迭代學習控製的仿真及應用結果
6.4 本章小結
習題6

第7章 進化控製與免疫控製
7.1 遺傳算法簡介
7.1.1 遺傳算法的基本原理
7.1.2 遺傳算法的求解步驟
7.2 進化控製基本原理
7.2.1 進化控製原理與係統結構
7.2.2 進化控製的形式化描述
7.3 進化控製係統示例
7.4 免疫算法和人工免疫係統原理
7.4.1 自然免疫係統的概念、組成與功能
7.4.2 免疫算法的提齣和定義
7.4.3 免疫算法的步驟和框圖
7.5 免疫控製係統的結構
7.6 免疫控製係統示例
7.7 本章小結
習題7

第8章 多真體控製
8.1 分布式人工智能與真體（Agent）
8.1.1 分布式人工智能
8.1.2 Agent及其特性
8.1.3 真體的結構
8.2 多真體係統
8.2.1 多真體係統的模型和結構
8.2.2 多真體係統的協作、協商和協調
8.2.3 多真體係統的學習與規劃
8.3 多真體控製係統的工作原理
8.3.1 MAS控製係統的基本原理和結構
8.3.2 MAS控製係統的信息模型
8.4 本章小結
習題8

第9章 網絡控製
9.1 計算機網絡與網絡控製基礎
9.1.1 計算機網絡及其結構
9.1.2 數據通信與網絡通信
9.1.3 網絡控製的基本問題
9.2 網絡控製係統的結構與特點
9.2.1 網絡控製係統的一般原理與結構
9.2.2 網絡控製係統的特點與影響因素
9.3 網絡控製係統的性能評價標準
9.3.1 網絡服務質量
9.3.2 係統控製性能
9.4 網絡控製係統的應用舉例
9.4.1 煙草包裝網絡測控係統的工作原理
9.4.2 煙草包裝網絡測控係統的功能與特色
9.5 本章小結
習題9

第10章 復閤智能控製
10.1 復閤智能控製概述
10.2 模糊神經復閤控製原理
10.3 模糊神經復閤控製係統舉例
10.3.1 自學習模糊神經控製模型
10.3.2 自學習模糊神經控製算法
10.3.3 弧焊過程自學習模糊神經控製係統
10.4 專傢模糊復閤控製器
10.4.1 專傢模糊控製係統結構
10.4.2 專傢模糊控製係統示例
10.5 仿人控製
10.5.1 仿人控製的基本原理和原型算法
10.5.2 仿人控製器的屬性與設計依據
10.5.3 仿人智能控製器的設計與實現步驟
10.6 本章小結
習題10
附錄 各章教學重點、難點和要求
參考文獻

精彩書摘

　　前麵討論過的基於規則的專傢係統和基於框架的專傢係統都是以邏輯心理模型為基礎的，是采用規則邏輯或框架邏輯，並以邏輯作為描述啓發式知識的工具而建立的計算機程序係統。綜閤各種模型的專傢係統無論在知識錶示、知識獲取還是知識應用上都比那些基於邏輯心理模型的係統具有更強的功能，從而有可能顯著改進專傢係統的設計。
　　在諸多模型中，人工神經網絡模型的應用最為廣泛。早在1988年，就有人把神經網絡應用於專傢係統，使傳統的專傢係統得到發展。
　　2.基於神經網絡的專傢係統
　　神經網絡模型從知識錶示、推理機製到控製方式，都與目前專傢係統中的基於邏輯的心理模型有本質的區彆。知識從顯式錶示變為隱式錶示，這種知識不是通過人的加工轉換成規則，而是通過學習算法自動獲取的。推理機製從檢索和驗證過程變為網絡上隱含模式對輸入的競爭。這種競爭是並行的和針對特定特徵的，並把特定論域輸入模式中各個抽象概念轉化為神經網絡的輸入數據，以及根據論域特點適當地解釋神經網絡的輸齣數據。
　　如何將神經網絡模型與基於邏輯的心理模型相結閤是值得進一步研究的課題。從人類求解問題來看，知識存儲與低層信息處理是並行分布的，而高層信息處理則是順序的。演繹與歸納是不可少的邏輯推理，兩者結閤起來能夠更好地錶現人類的智能行為。從綜閤兩種模型的專傢係統的設計來看，知識庫由一些知識元構成，知識元可為一個神經網絡模塊，也可以是一組規則或框架的邏輯模塊。隻要對神經網絡的輸入轉換規則和輸齣解釋規則給予形式化錶達，使之與外界接口及係統所用的知識錶達結構相似，則傳統的推理機製和調度機製都可以直接應用到專傢係統中去，神經網絡與傳統專傢係統的集成協同工作，優勢互補。根據側重點不同，其集成有三種模式：
　　（1）神經網絡支持專傢係統。以傳統的專傢係統為主，以神經網絡的有關技術為輔。例如對專傢提供的知識和案例通過神經網絡自動獲取知識。又如運用神經網絡的並行推理技術以提高推理效率。
　　（2）專傢係統支持神經網絡。以神經網絡的有關技術為核心，建立相應領域的專傢係統，采用專傢係統的相關技術完成解釋等方麵的工作。
　　（3）協同式的神經網絡專傢係統。針對大的復雜問題，將其分解為若乾子問題，針對每個子問題的特點選擇用神經網絡或專傢係統加以實現，在神經網絡和專傢係統之間建立一種耦閤關係。
　　圖3.7錶示一種神經網絡專傢係統的基本結構。其中，自動獲取模塊輸入、組織並存儲專傢提供的學習實例、選定神經網絡的結構、調用神經網絡的學習算法，為知識庫實現知識獲取。當新的學習實例輸入後，知識獲取模塊通過對新實例的學習自動獲得新的網絡權值分布，從而更新瞭知識庫。
　　下麵討論神經網絡專傢係統的幾個問題。
　　（1）神經網絡的知識錶示是一種隱式錶示，是把某個問題領域的若乾知識彼此關聯地錶示在一個神經網絡中。對於組閤式專傢係統，同時采用知識的顯式錶示和隱式錶示。
　　……

前言/序言

導論：智能控製的理論基石與實踐前沿 在信息技術飛速發展的今天，自動化係統已滲透到國民經濟的各個領域，從工業生産的精密製造到日常生活中的智能傢居，再到航空航天的復雜導航，無不體現著控製技術的強大力量。然而，麵對日益復雜多變、動態非綫性的現實世界，傳統的控製理論在麵對諸多挑戰時顯得力不從心。例如，如何精確建模復雜係統，如何處理模型的不確定性，如何實現係統在未知環境下的自適應與自主決策，以及如何讓係統具備“學習”和“推理”的能力，這些都是傳統控製方法難以逾越的難題。正是在這樣的背景下，智能控製作為一門新興的交叉學科，應運而生，並以前所未有的速度和廣度改變著控製係統的設計與實現理念。 本書將帶您深入探索智能控製的宏大圖景，揭示其如何巧妙地融閤瞭人工智能、計算機科學、信號處理以及經典控製理論的精髓，從而構建齣能夠模擬人類智能行為，並具備學習、適應、推理和決策能力的先進控製係統。我們不僅將迴顧智能控製的發展曆程，梳理其核心思想的演進，還將聚焦於當前最前沿、最具影響力的智能控製技術，為讀者構建一個全麵而深刻的理解框架。 第一部分：智能控製的理論基石 在本部分，我們將深入剖析智能控製的理論根基，使其成為您通往智能控製世界的堅實起點。 第一章：控製理論的演進與智能控製的崛起 我們將從經典控製理論齣發，迴顧其在係統建模、穩定性分析以及性能優化等方麵取得的輝煌成就。然而，隨著係統復雜性的指數級增長，以及對係統自主性、魯棒性和自適應性要求的不斷提高，經典控製理論的局限性也日益凸顯。本章將詳細闡述這些局限性，並深入探討是什麼樣的技術變革和應用需求，促使瞭智能控製的誕生和蓬勃發展。我們將考察人工智能在控製領域的早期嘗試，以及機器學習、模糊邏輯、神經網絡等關鍵技術如何被引入控製係統，從而剋服傳統方法的瓶頸。 第二章：模糊控製理論與應用 模糊控製是一種能夠處理不精確信息和不確定性的控製方法，它模仿人類的模糊思維方式，通過“模糊化”、“模糊推理”和“解模糊”等過程，在沒有精確數學模型的情況下實現對復雜係統的有效控製。本章將詳細介紹模糊邏輯的基本原理，包括模糊集閤、隸屬函數、模糊規則的構建與優化。我們將深入探討各種模糊控製器的結構，例如Mamdani型和Takagi-Sugeno型模糊控製器，並結閤實際工程案例，展示模糊控製在化工過程控製、機器人導航、傢電智能化等領域的成功應用。您將學習如何根據實際經驗和專傢知識設計一套模糊控製策略，實現係統的平穩運行和性能提升。 第三章：神經網絡控製理論與應用 神經網絡，作為受人腦神經元結構啓發的計算模型，以其強大的非綫性映射能力和學習能力，在控製領域開闢瞭新的天地。本章將為您詳細解讀神經網絡的基本結構，包括感知器、多層前饋網絡、循環神經網絡等。我們將重點介紹神經網絡在控製係統中的幾種關鍵應用方式：作為被控對象的模型辨識器，用於在綫估計係統的動力學特性；作為控製器本身，通過學習機製直接生成控製信號；以及作為補償器，用於處理模型不確定性或外部擾動。我們將探討反嚮傳播算法等學習算法的原理，並分析基於神經網絡的自適應控製、魯棒控製等先進控製策略。通過豐富的實例，您將理解神經網絡如何賦予控製係統“學習”和“記憶”的能力，從而實現對復雜動態係統的精準控製。 第四章：進化計算與智能控製 進化計算，尤其是遺傳算法（GA）和粒子群優化（PSO），以其全局搜索能力和良好的魯棒性，在解決復雜優化問題和設計智能控製器方麵展現齣巨大的潛力。本章將深入介紹遺傳算法的原理，包括選擇、交叉、變異等算子，以及如何將其應用於優化模糊控製器的隸屬函數、規則庫，或優化神經網絡的結構和權值。我們將探討粒子群優化算法的原理，分析其在尋找最優控製參數、優化控製策略等方麵的優勢。通過案例研究，您將學習如何利用這些“仿生”優化方法，為智能控製器找到最佳的配置，從而顯著提升控製係統的性能和魯棒性。 第二部分：智能控製的前沿技術與集成應用 在掌握瞭智能控製的理論基礎後，本部分將引領您進入更廣闊的應用領域，並探索智能控製與其他先進技術的融閤。 第五章：專傢係統與智能控製 專傢係統，通過模擬人類專傢的知識和推理能力，能夠解決需要豐富領域知識的復雜問題。本章將介紹專傢係統的基本構成，包括知識庫、推理機和用戶接口。我們將探討如何將專傢係統應用於故障診斷、係統配置、決策支持等方麵，從而增強控製係統的智能化水平。例如，在工業生産中，專傢係統可以根據傳感器數據和生産經驗，對設備故障進行快速準確的診斷，並給齣相應的維修建議。在高級控製策略的設計中，專傢係統可以輔助工程師選擇閤適的控製算法，並調整控製參數。 第六章：混閤智能控製係統 現實世界中的復雜係統往往需要多種智能技術的協同作用纔能實現最佳控製效果。本章將聚焦於混閤智能控製係統的設計與實現。我們將探討如何有機地結閤模糊邏輯、神經網絡、進化計算、專傢係統等多種技術，形成互補優勢，剋服單一技術的局限。例如，一個混閤係統可以利用模糊邏輯處理模糊信息，利用神經網絡進行自適應學習，利用遺傳算法進行參數優化，並利用專傢係統進行故障診斷。我們將通過具體的係統設計案例，展示混閤智能控製如何在提高控製精度、魯棒性和自適應性方麵發揮關鍵作用。 第七章：智能控製的典型應用與工程實例 本章將帶領您走齣理論殿堂，走進實際應用場景。我們將深入分析智能控製在多個關鍵領域的典型應用，包括但不限於： 機器人控製： 如自主導航、路徑規劃、靈巧操作、人機協作等。 過程控製： 如化工、冶金、電力係統等復雜工業過程的優化控製與故障診斷。 交通運輸： 如智能交通管理係統、自動駕駛汽車的感知與決策。 航空航天： 如飛行器姿態控製、變軌控製、自主起降等。 生物醫學工程： 如智能醫療設備、假肢控製、疾病診斷等。 我們將深入剖析這些應用案例背後的智能控製策略，分析其麵臨的技術挑戰，以及智能控製如何有效地解決這些問題，從而提升係統的性能和智能化水平。 第八章：智能控製的發展趨勢與未來展望 智能控製領域仍在不斷發展，新的技術和應用層齣不窮。本章將展望智能控製的未來發展方嚮。我們將探討深度學習在控製領域的最新進展，例如深度強化學習在復雜任務中的突破性錶現。我們還將關注物聯網（IoT）、大數據、雲計算等新興技術如何與智能控製深度融閤，構建更加智能、互聯的自動化係統。此外，我們還將探討可解釋性AI（Explainable AI）在智能控製中的重要性，以及如何提高智能控製係統的透明度和可信度。最後，我們將對智能控製在解決全球性挑戰，如能源危機、環境保護、可持續發展等方麵的潛力進行展望。 結語 通過對本書內容的深入學習，您將不僅僅掌握一係列強大的智能控製理論和技術，更將培養齣運用這些工具解決實際工程問題的能力。您將能夠理解如何根據具體的應用場景，選擇閤適的智能控製方法，設計並實現高效、魯棒、自適應的控製係統。本書旨在為您提供一個全麵、係統且深入的智能控製知識體係，助力您在自動化和人工智能的浪潮中，成為一名具有前瞻性和創新能力的專業人士。

評分☆☆☆☆☆

說實話，拿到《智能控製導論》（第二版）的時候，我本來有點擔心這本書會過於理論化，讓人難以消化。但實際翻閱後，我發現我的顧慮完全是多餘的。這本書在理論深度和實踐應用之間找到瞭一個絕佳的平衡點。它不僅僅是在枯燥地講解公式和定理，更重要的是，它通過大量的圖示、錶格和僞代碼，將抽象的概念變得形象生動。我特彆欣賞書中對一些經典智能控製算法的講解，它們往往會配有詳細的步驟分析和算法的演進過程，這讓我能夠清晰地看到這些方法是如何一步步發展起來，並解決實際問題的。比如，我很好奇書中是如何講解“遺傳算法”和“粒子群優化”的，這些優化算法在智能控製領域扮演著越來越重要的角色，瞭解它們的原理和應用，對於我未來的學習和研究至關重要。這本書給我最大的感受就是“實用性”，它不僅僅是知識的傳授，更是一種解決問題的思路和方法的啓迪，讓我對如何運用智能控製技術去解決現實世界的復雜問題充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

第一次拿到《智能控製導論》（第二版），就覺得這是一本“有故事”的書。從“新世紀電子信息與自動化係列課程改革教材”到“國傢精品課程‘智能控製’配套教材”的身份，它承載瞭太多教育改革的期望和學術研究的精髓。我非常欣賞這本書在結構上的清晰和邏輯上的嚴謹。它似乎沒有迴避任何一個關鍵的知識點，而是將其梳理得井井有條。尤其讓我期待的是書中關於“機器學習”在智能控製中的應用部分。如今，機器學習和深度學習正以前所未有的速度滲透到各個領域，智能控製也不例外。我希望這本書能夠深入淺齣地講解如何利用這些強大的工具來設計和優化控製係統，並提供一些實際的應用範例。閱讀過程中，我能感受到作者在力求讓最復雜的理論變得易於理解，這對於我們這些在智能控製領域不斷探索的讀者來說，無疑是莫大的幫助。這本書給我一種“啓發感”，讓我覺得它不僅僅是知識的堆砌，更是智慧的結晶，能夠點亮我學習和研究的道路。

評分☆☆☆☆☆

這次入手的是《智能控製導論》（第二版），感覺就像是收到瞭一個精心準備的禮物。打開書的那一刻，一股濃濃的書捲氣撲麵而來，紙張的觸感和印刷的清晰度都非常棒，閱讀體驗感十足。從目錄來看，這本書的覆蓋麵相當廣，從最基本的概念闡述，到各種智能控製方法的介紹，再到實際應用案例的分析，似乎無所不包。我尤其關注那些關於“人工智能”與“控製理論”如何融閤的部分，這正是我一直以來非常感興趣的交叉領域。這本書的排版也很人性化，重點內容通過加粗、下劃綫或者不同的字體進行區分，讓人一眼就能抓住關鍵信息。而且，作為國傢精品課程的配套教材，其內容的嚴謹性和準確性是有保障的。我個人非常期待書中關於“模糊控製”、“神經網絡控製”和“專傢係統”等章節的詳細講解，希望能夠通過這些內容，真正理解它們是如何在實際係統中工作的，以及它們各自的優缺點和適用範圍。這本書給我一種“值得信賴”的感覺，相信它能成為我學習智能控製的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

當《智能控製導論》（第二版）擺在我麵前時，我首先注意到的是它厚實的書體和沉甸甸的分量，這本身就預示著內容的豐富和深度。作為“新世紀電子信息與自動化係列課程改革教材”中的一員，它無疑承擔著引領教學方嚮的重任。我特彆喜歡這種帶有“國傢精品課程”標簽的書籍，它們通常代錶瞭當前該領域最前沿的教學理念和研究成果。我迫不及待地想翻閱後麵的章節，看看它在“自適應控製”、“魯棒控製”等高級智能控製技術方麵是如何闡述的。我期望書中能夠提供一些最新的研究進展和技術趨勢，幫助我跟上時代的步伐。同時，作為配套教材，我更關注它在案例分析和習題設計方麵的錶現。我希望它能提供一些高質量的、貼近實際工程應用的案例，並通過有針對性的習題，幫助我鞏固所學知識，提高動手實踐能力。這本書給我一種“引領感”，讓我覺得它不僅是學習的工具，更是探索未知的嚮導。

評分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《智能控製導論》（第二版），真的感覺像是打開瞭一個新世界的大門！雖然我還沒來得及深入研讀，但僅僅是翻閱，就被它強大的內容和係統性的編排所吸引。這本書的封麵設計就透露著一種專業感和前沿性，那種“新世紀電子信息與自動化係列課程改革教材·國傢精品課程‘智能控製’配套教材”的標簽，無不讓我對其學術價值和權威性充滿信心。我特彆喜歡它那種由淺入深，逐步構建起智能控製理論框架的方式。感覺作者並沒有直接拋齣復雜的概念，而是從一些基礎的、易於理解的例子入手，然後慢慢引導讀者進入更深層次的討論。這種循序漸進的學習路徑，對於我這樣對智能控製領域充滿好奇但又略感門檻的讀者來說，簡直是福音。我迫不及待地想在接下來的日子裏，跟著這本書的指引，一點點破解智能控製的奧秘，瞭解那些讓機器變得“聰明”的背後原理。這本書的厚度也讓我看到瞭內容的紮實，相信裏麵一定蘊含瞭無數寶貴的知識和深刻的見解，我已經準備好沉浸其中，好好學習一番瞭！

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